На YouTube обнаружена реклама, скрытно майнящая Monero

На YouTube обнаружена реклама, скрытно майнящая Monero

На YouTube обнаружена реклама, скрытно майнящая Monero

На самом популярном видеохостинге YouTube была обнаружена реклама, скрытно майнящая криптовалюту за счет процессоров посетителей сайта. Началось все с того, что пользователи начали активно жаловаться в соцсетях на то, что их антивирусы детектируют код для майнинга при посещении YouTube.

После много численных жалоб исследователи из Trend Micro подтвердили присутствие скрипта для добычи криптовалюты, отметив, что благодаря этой ситуации процент детекта майнеров вырос в три раза. Также специалисты уточнили, что злоумышленники использовали рекламную платформу Google DoubleClick для майнинга, отображая рекламу пользователям Японии, Франции, Тайваня, Италии и Испании.

Рекламные элементы, используемые в этой кампании, содержат JavaScript, добывающий Monero. В девяти из десяти случаев использовался общедоступный скрипт для майнинга Coinhive, в остальном злоумышленники использовали закрытый JavaScript-код.

Оба этих скрипта настроены таким образом, чтобы использовать процессор пользователя на 80 %, следовательно, у него остается достаточно ресурсов для работы.

«Вероятно, YouTube был выбран благодаря тому, что пользователи проводят на видеохостинге достаточно длительный период времени. Это основная задача криптомайнеров, так как чем дольше пользователь взаимодействует со скриптом для майнинга, тем больше денег добудут злоумышленники», — отмечает независимый исследователь по безопасности Трой Мурш.

Подпишитесь на новости

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru